一、Inline行表达式分片策略InlineShardingStrategy

• 使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。
• InlineShardingStrategy只支持单分片键
• 对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8个表，表名称为t_user_0到t_user_7
   

二、StandardShardingStrategy配置实现

Sharding -jdbc 在使用分片策略的时候，与分片算法是成对出现的，每种策略都对应一到两种分片算法（不分片策略NoneShardingStrategy除外）

**分库分表最核心的两点SQL 路由  、 SQL 改写 **

SQL 路由:解析原生SQL，确定需要使用哪些数据库，哪些数据表

Route （路由）引擎：为什么要用Route 引擎呢？

在实际查询当中，数据可能不只是存在一台MYSQL服务器上，
SELECT *  FROM t_order WHERE order _id IN(1,3,6)

数据分布：

ds0.t_order0 (1,3,5,7)

ds1.t_order0(2,4,6)

这个SELECT 查询就需要走2个database,如果这个SQL原封不动的执行，肯定会报错（表不存在），Sharding-jdbc 必须要对这个sql进行改写，将库名和表名 2个路由加上 

SELECT *  FROM ds0.t_order0  WHERE order _id IN(1,3)

SELECT *  FROM ds0.t_order1  WHERE order _id IN(6)

SQL 改写：将SQL 按照一定规则，重写FROM 的数据库和表名（Route 返回路由决定需要去哪些库表中执行SQL）

** application.properties 配置**

**   配置主要分为三个部分**

1. 配置数据源
2. 分库配置  
3. 分表配置

#数据源配置，有多少个数据库，就配置多少个数据源（库多的时候比较繁琐，可以采用数据治理），相比于Mycat 配置还是简单很多
#数据源名字随意，但是配置数据源时必须名字能对应
sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1

sharding.jdbc.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:5306/ds0?useUnicode=yes&characterEncoding=utf8
sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds0.password=root

sharding.jdbc.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:5306/ds1?useUnicode=yes&characterEncoding=utf8
sharding.jdbc.datasource.ds1.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds1.password=root

#  ----------------------分库配置--------------------------
# database-strategy.inline 库分片策略   +   指定分库的分片键
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
# database-strategy.inline.algorithm-expression 分片算法表达式
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}
#  设置绑定表 t_order,t_order_item
sharding.jdbc.config.sharding.binding-tables=t_order,t_order_item

# ---------------------- t_order分表配置----------------------
# t_order 分库分表后真实的数据节点(逻辑表 -> 真实表)
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
#   分片键设置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id % 2}

# 主键生成 sharding jdbc 默认主键算法是 64位雪花算法
# sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.key-generator-class-name=io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
# sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.key-generator-column-name=id

# ---------------------- 绑定表t_order_item分表配置 ----------------------
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order_item$->{0..1}
# 分片键设置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_item$->{order_id % 2}

# 定义广播表
sharding.jdbc.config.sharding.broadcast-tables=t_province

sharding.jdbc.config.props.sql.show=true